GPT-1论文阅读

原创 已于 2023-09-15 09:50:34 修改 · 477 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#论文阅读 #深度学习 #机器学习

于 2023-03-14 19:22:27 首次发布
GPT-1论文提出通过无监督预训练和有监督微调提高语言理解效果。模型基于Transformer，先在大量无标签文本上进行生成式预训练，然后在特定任务上微调。实验表明，这种方法在自然语言推断、问答、语义相似和文本分类等任务上表现出色。

简介

题目：Improving Language Understanding by Generative Pre-Training
翻译：增强语言理解通过生成式预训练
点击下载pdf
概要：
自然语言理解包含很多问题：文本蕴含、问答、语义相似度评估、文献分类。大量的无标签文本语料库是丰富的，打标签语料库是匮乏的，分别去训练模型很难有良好效果。该论文证明了：先使用无标签语料库进行生成式预训练，再针对不同任务做微调，这样效果很好。

介绍

从无标记文本中学习文本表征是有意义的，就像之前的词嵌入预训练一样。现有的预训练方法存在的问题是：模型需要根据任务调整、复杂的学习方法、需辅助目标函数。总结：麻烦。
本文探索一种半监督方法用于语言理解任务：无监督预训练+有监督微调。
目标是学习一种普遍的表征，只需要很少的改变就可用于宽泛范围的任务。
模型是Transformer，对比RNN，Transformer优点是可建立文本的长依赖关系，对不同任务更加鲁棒。
验证实验使用四种任务：自然语言推断、问答、语义相似、文本分类

无监督预训练

训练数据是无标签的语料token：

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
人工智能论文GPT v1（1）：2018.6 Improving Language Understanding by Generative Pre-Training；摘要；引言
Ankie资深技术项目经理
04-12 1138
1， 2017.6 Google deepmind team发布了transformer “attention is all you need”。一年之后2018.6 OpenAI率先选择transformer模型进行训练并正式发布了GPT-1，获得了很好的结果。这给后续的创新带来了新的思路，特别后来的BERT等，进一步提高了性能。 2，今天重新看GPT-1这篇论文，我们可以看出，长城筑成非一日之功，也是逐步提高。 3，虽然这篇文章本身有点过时2018.6了，跟GPT后面的实现有点不同，但是我们着重要看
GPT论文阅读：Improving Language Understanding by Generative Pre-Training
mistydou的博客
09-24 518
abstract在未标记文本语料库上对语言模型进行生成式预训练，然后对每个特定任务进行区分性微调。method训练过程包括两个阶段。第一阶段是在大型文本语料库上进行自监督训练。第二阶段在带标签数据进行微调。
论文精读--GPT1
m0_73202283的博客
02-23 2599
自然语言理解包括各种各样的任务，如文本蕴涵、问题回答、语义相似性评估和文档分类。尽管大量未标记的文本语料库丰富，但用于学习这些特定任务的标记数据很少，这使得判别训练模型难以充分执行。我们证明，通过在不同的未标记文本语料库上对语言模型进行生成式预训练，然后对每个特定任务进行判别性微调，可以实现这些任务的巨大收益。与以前的方法相反，我们在微调期间利用任务感知输入转换来实现有效的传输，同时需要对模型体系结构进行最小的更改。我们在自然语言理解的广泛基准上证明了我们的方法的有效性。
【论文精读】GPT1
weixin_44934783的博客
02-10 1881
GPT1
GPT-1 论文阅读笔记
beingstrong的博客
04-02 971
GPT1论文阅读记录
GPT-4论文阅读
weixin_52185313的博客
09-11 2238
本篇虽然是GPT-4的技术报告，但其中没有提到GPT-4的具体模型架构与训练过程，主要就是讲他的结果。GPT-4是一个多模态的模型，能够接受文本或者是图片的输入，最后输出纯文本GPT-4基本能够达到类人的表现，在事实性、可控性和安全性上有了很大的进步GPT-4在真实世界中与人还是存在差距，但是在很多具有专业性或者学术性的数据集或者任务上面上，GPT-4有时候能够达到甚至超过人类的水平。
论文阅读笔记——GPT-1，GPT-2，GPT-3，InstructGPT
Multiple_x的博客
04-09 1302
GPT-1，GPT-2，GPT-3，InstructGPT 论文阅读笔记
GPT-1, GPT-2, GPT-3, GPT-3.5, GPT-4论文内容解读
BGoodHabit的博客
02-05 1万+
GPT-1, GPT-2, GPT-3, GPT-3.5, GPT-4论文内容解读
GPT-1,GPT-2,GPT-3 InstructGPT论文学习笔记
dream_home8407的博客
07-17 942
GPT1-3,InstructGPT,论文学习
【论文阅读笔记】GPT三部曲
ymk1998的博客
03-18 3844
GPT三部曲（GPT、GTP2、GPT3） 引言 这是某次武汉大学三行情书的第一名的英文版（机翻凑合看） The crab is peeling my shell, the notebook is writing me. The sky is full of me falling on the snowflakes on the maple leaves. And you are missing me. 原文 螃蟹在剥我的壳,笔记本在写我。 漫天的我落在枫叶上雪花上。 而你在想我。 这是一个基于GP
论文泛读：GPT-1
加油加油加油加油
11-28 1108
对 Transformer Decoder 模型的探索在在很大程度上是由 OpenAI 带头进行的，通过使用更大的数据集进行预训练，以及将模型的规模扩大，纯 Decoder 模型的性能也在不断提高。GPT：GPT-1是于2018年发布的第一个版本，它使用了12个Transformer编码器层和1.5亿个参数。GPT-1的训练数据包括了互联网上的大量文本。
GPT系列论文精读-GPT1
JamesX666的博客
05-05 1万+
GPT与BERT、Transformer的关系 Transformer发表在2017年6月，在一年之后GPT出来了，GPT的核心数据把Transformer的解码器拿出来，在大量没有文本的数据集上训练一个语言模型然后获得一个预训练模型，然后再用它在任务上做微调，最终得到每一个任务所要的分类器的。 BERT有小道消息传闻是在GPT出来后两个月，出来了。BERT是把Transformer的编码器拿出来，用来做预训练，结果比GPT好很多。又过了四个月后，GPT...
GPT系列详解：初代GPT
ShuqiaoS的博客
02-21 3072
初代GPT方法详解
【大模型】GPT-1
Dong_ZH的博客
06-21 4237
在自然语言处理任务中，存在大量无标签的语料数据，而有标签的语料数据相对较少，因此基于有监督训练的模型性能的提升大大受限于数据集。为了解决这个问题，GPT-1的作者们提出先在大量的无标签数据上训练一个语言模型，然后再在下游具体任务的有标签数据集上进行Fine-Turn。GPT-1：使用通用的预训练提升自然语言的理解能力，使用没有标号的文本来预训练模型，最后在子任务上微调模型。
GPT系列解读--GPT1
qq_52353238的博客
03-21 3857
GPT-1采用了Transformer架构，并使用了大规模的无监督预训练方法，能够生成连贯的自然语言文本。具体来说，GPT-1使用了一个基于Transformer解码器的自回归语言模型（auto-regressive language model），通过最大化文本序列的概率，预测下一个单词。其中，GPT-1在单个英文句子的语言模型任务上表现最好，达到了0.99的困惑度（perplexity），超过了之前的SOTA模型。GPT-1的成功为基于预训练的自然语言处理模型的发展提供了新的思路和方法。
【论文笔记】GPT-1：Improving Language Understanding by Generative Pre-Training
changreal的博客
11-10 2134
Abstract 核心思想： generative pre-training + discriminative fine-tuning 1 Introduction 为了获取更多annotation，利用linguistic info从unlabeled data中学习，这很有价值，减轻了对NLP中监督学习的依赖，毕竟许多domains缺乏annotated resources，并且用无监督学习学...
GPT1、GPT2、GPT3原理
热门推荐
ywm_up
12-05 1万+
文章目录GPT-1：无监督学习GPT-1原理介绍预训练模型（无监督）fine-tuning（有监督）小结GPT-2：多任务学习GPT-2的改进模型参数为什么GPT-2能够适应多任务？GPT-3：海量参数AbstractIntroduction GPT-1：无监督学习 GPT-1原理介绍 GPT模型主要包含两个阶段，第一个阶段，先利用大量未标注的语料预训练一个语言模型，接着，在第二个阶段对预训练好的语言模型进行微改，将其迁移到各种有监督的NLP任务，并对参数进行fine-tuning。 预训练模型（无监督）
GPT-1论文翻译
Learning
03-02 9088
基本是机器翻译，也进行了基本的人工矫正，凑活看吧 原论文：Improving Language Understanding by Generative Pre-Training 摘要 自然语言理解包括各种各样的任务，如文本蕴涵、问题解答、语义相似性评估和文档分类。虽然大量的未标记的文本语料库非常丰富，但是用于学习这些特定任务的标记数据却非常稀缺，这就使得接受过歧视性训练的模型难以充分执行。我们...
【论文阅读】--PEACE：基于多模态大语言模型的地质图全息理解赋能框架
最新发布
我是个好人呀，O(∩_∩)O
01-06 1067
摘要： 微软研究院提出PEACE框架（赋能地质地图整体理解的多模态大语言模型），通过GeoMap-Agent系统解决地质图智能分析难题。该系统包含三个核心模块：层次信息提取（HIE）采用分治策略处理高分辨率图像；领域知识注入（DKI）整合地质学专家知识；提示增强问答（PEQA）优化模型输出。配套发布的GeoMap-Bench基准包含124张地质图和3,864个标注问题，覆盖提取、定位、推理等五大能力维度。实验表明，该系统在USGS和CGS数据集上均显著优于基线模型，准确率提升30%以上。研究代码和数据集已开
gpt-4 论文审阅
08-29
在学术研究和自然语言处理领域，GPT-4已被广泛应用于多个任务，包括论文审阅和分析。例如，在某些评估器的研究中，GPT-4被用作骨干模型，用于生成高质量的评估结果。这些评估器在多个基准测试中进行了元评估，如SummEval、Topical-Chat和QAGS，这些基准测试分别针对摘要和对话响应生成等自然语言生成(NLG)任务。通过使用GPT-4，研究人员能够获得更准确和细致的评估结果，从而提高论文审阅的质量和效率[^4]。 此外，随着GPT-4.1系列的发布，模型体系变得更加灵活，提供了不同版本的模型以适应各种应用场景。例如，Mini版本可以作为GPT-4o的平替，适用于主力任务；Nano版本则适合边缘判断和轻量场景的极速响应；而GPT-4.1本身则适用于结构化指令执行和超长上下文理解等高价值任务。这种灵活性使得GPT-4.1系列在论文审阅等复杂任务中具有更高的潜力和实用性[^2]。 在具体使用接口层面上，GPT-4-o的发布带来了多个影响开发者调用方式的细节变更。其中一项重要的改进是图像输入增强功能，不再仅仅是“识别图”，而是能够更好地理解和处理图像内容。这一功能的提升对于涉及图像分析的论文审阅任务尤为重要，因为它可以提供更全面的信息支持[^3]。 ### 代码示例 以下是一个简单的Python代码示例，展示如何使用GPT-4进行论文审阅的基本调用： ```python import openai openai.api_key = "your-api-key" def review_paper(text): response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-003", prompt=f"请对以下论文内容进行审阅：\n\n{text}", max_tokens=150 ) return response.choices[0].text.strip() # 示例论文内容 paper_content = """ 本文探讨了深度学习在医学影像分析中的应用。我们提出了一种新的卷积神经网络架构，并在多个公开数据集上进行了实验验证。结果表明，该架构在准确性和鲁棒性方面均优于现有方法。 """ review_result = review_paper(paper_content) print(review_result) ``` ### 相关问题 1. 如何利用GPT-4进行高效的论文摘要生成？ 2. GPT-4在处理医学影像分析方面的论文时有哪些优势？ 3. GPT-4.1系列模型在实际应用中如何选择合适的版本？ 4. GPT-4在自然语言生成任务中的表现如何？ 5. 如何利用GPT-4进行多轮对话的论文审阅？
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

会写代码的孙悟空

赠人玫瑰 手有余香

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值